AI dla menedżerów finansowych: unikaj czarnej skrzynki – i zrób to zamiast

Ludzie od dawna obawiali się, że w końcu stworzą technologię, której nie będą w stanie kontrolować – i przynajmniej w pewnym stopniu te obawy się spełniły. Dotyczy to również sektora inwestycyjnego. Słyszeliśmy historie o tym, jak sztuczna inteligencja może „wybierać zwycięzców” i przynosić nadzwyczajne fortuny inwestorom – ale nawet najlepsi naukowcy często nie mają pojęcia, jak sztuczna inteligencja to robi.

Ten dylemat „czarnej skrzynki” ma znaczące implikacje na wielu poziomach – w tym przewidywalności i poprawie zarządzania ryzykiem, wiedzy, kiedy inwestować, a kiedy wycofywać się, jednym z najważniejszych problemów. I ten problem przewidywalności jest szczególnie ostry w przypadku zarządzania finansami – zwłaszcza inwestycjami instytucjonalnymi, które mogą mieć znaczący wpływ na całe rynki, a także na oszczędności i aktywa setek milionów ludzi. Jeśli inwestorzy instytucjonalni nie rozumieją w pełni, jak działają ich rozwiązania sztucznej inteligencji, jak mogą oni (i ich klienci) ufać, że podejmują decyzje inwestycyjne?

Z drugiej strony, nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja może być wykorzystana do zwiększenia zysków – i w rzeczywistości wiele instytucji inwestycyjnych już ją wykorzystuje do znalezienia lepszych sposobów inwestowania aktywów swojej organizacji. Wielu inwestorów koncentruje się na określonych aktywach, wykorzystując sztuczną inteligencję do ustalenia czasu zakupu i sprzedaży – z wielkim powodzeniem.

Wyzwania spowalniające przyjęcie sztucznej inteligencji

W teorii, co działa na poziomie „mikro”, może działać jeszcze lepiej na poziomie „makro” – gdzie sztuczna inteligencja jest stosowana do szerokiej gamy inwestycji i podejmuje rekomendacje na podstawie ogromnych ilości danych, wykorzystując uczenie maszynowe i inne techniki sztucznej inteligencji, aby porównać bieżące warunki rynkowe i światowe z poprzednimi danymi i określić, które aktywa prawdopodobnie wzrosną lub spadną w cenie na podstawie tej analizy. Możliwości oferowane przez sztuczną inteligencję są naprawdę znaczące – ale czy możemy ufać czarnej skrzynce sztucznej inteligencji, aby wyprodukowała odpowiednie wyniki?

Dla wielu instytucji inwestycyjnych odpowiedź najprawdopodobniej brzmi: nie – potencjalne korzyści sztucznej inteligencji nie są warte ryzyka związanego z procesem, którego nie są w stanie zrozumieć, nie mówiąc już o wyjaśnieniu go swoim radom i klientom. Dopóki sztuczna inteligencja przynosi inwestorom pieniądze, oczywiście, nikt nie będzie pytał o to wyjaśnienie – ale jeśli sytuacja się pogorszy, inwestorzy instytucjonalni będą musieli podać jasne powody, dlaczego podjęli określone decyzje. Dla wielu instytucji powiedzenie „komputer mi powiedział” nie jest wystarczającą odpowiedzią.

Przyjęcie transparentności i podejścia platformowego

Ale alternatywa – unikanie sztucznej inteligencji – nie jest również słuszną ścieżką. Inne instytucje, które są mniej ostrożne i wykorzystują sztuczną inteligencję, prawdopodobnie będą lepiej radziły sobie na szerokim zakresie aktywów – a wtedy rady będą pytały inwestorów, dlaczego pozostawiają potencjalne zyski na stole, dla swoich rywali do podjęcia.

Jest jednak sposób wyjścia z tego dylematu. Zamiast korzystania z systemów sztucznej inteligencji, których nie mogą wyjaśnić – systemów sztucznej inteligencji „czarnej skrzynki” – mogą korzystać z platform sztucznej inteligencji, które wykorzystują przezroczyste techniki, wyjaśniając, jak dochodzą do swoich wniosków. Systemy sztucznej inteligencji wykonują głęboką analizę ogromnych ilości danych, wykorzystując zaawansowane algorytmy do generowania rekomendacji, ale zostały zaprogramowane przez ludzi – i ci ludzie mogą nakazać tym algorytmom ujawnienie dokładnie tych procesów, które są wykorzystywane do dochodzenia do swoich wniosków.

Sztuczna inteligencja spełniająca wymagania zgodności

Przezroczyste systemy sztucznej inteligencji oferują pełną ścieżkę do audytu inwestycji – rodzaj audytu, jaki inwestorzy instytucjonalni są zobowiązani do dostarczenia – z informacjami dostarczonymi dla każdego elementu portfela inwestycyjnego. Inwestorzy będą więc w stanie zrozumieć logikę za każdym sygnałem i jak mogą one przynieść korzyści portfelom instytucji. Nie wszystkie prognozy się spełnią – ale przynajmniej inwestorzy będą w stanie wyjaśnić, dlaczego jeden inwestycja się powiodła, a inna nie.

Przezroczysta i zrozumiała sztuczna inteligencja to coś, co firmy inwestycyjne powinny również brać pod uwagę w świetle możliwych wymagań regulacyjnych. Rządowe regulacje w kwestiach takich jak pranie brudnych pieniędzy i insider trading stały się znacznie bardziej surowe w ostatnich latach, a menedżerowie inwestycyjni, zwłaszcza w większych instytucjach, są bardziej prawdopodobnie poproszeni przez regulatorów o wyjaśnienie swoich strategii inwestycyjnych – i prawdopodobieństwo tego może być jeszcze większe dla menedżerów, którzy wykorzystują zaawansowaną sztuczną inteligencję. Z przezroczystą sztuczną inteligencją menedżerowie będą w stanie szybko i efektywnie udokumentować swoje strategie inwestycyjne, zapewniając, że pomimo faktu, iż osiągnęli znaczne zyski, te zyski zostały uzyskane bez naruszenia żadnych regulacji.

Z takim systemem inwestorzy mogą w pełni wykorzystać to, co sztuczna inteligencja ma do zaoferowania – i mogą być pewni, że będą w stanie wyjaśnić tym, którym są odpowiedzialni, dlaczego zrobili to, co zrobili. Menedżerowie inwestycyjni będą w stanie wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby udowodnić i przechwycić alfa w swoich teoriach inwestycyjnych – prowadząc do nowego paradygmatu inwestycyjnego, w którym menedżerowie będą w stanie podejmować bardziej inteligentne i bezpieczne decyzje – wspierane przez potężne algorytmy, które pomagają im osiągnąć sukces. Taki podejście sprawi, że sztuczna inteligencja stanie się naprawdę przełomową technologią dla inwestycyjnego sektora instytucjonalnego.